Genotipizzazione basata sul sequenziamento ddRAD di sei razze bovine da latte indigene dell'India per dedurre la diversità genetica esistente e la struttura della popolazione

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May 30, 2023

Genotipizzazione basata sul sequenziamento ddRAD di sei razze bovine da latte indigene dell'India per dedurre la diversità genetica esistente e la struttura della popolazione

Scientific Reports volume 13,

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 9379 (2023) Citare questo articolo

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La presente indagine mirava a identificare SNP dell'intero genoma e a effettuare studi sulla diversità e sulla struttura della popolazione utilizzando la genotipizzazione basata su ddRAD-seq di 58 individui di sei razze bovine da latte indigene (Bos indicus) come Sahiwal, Gir, Rathi, Tharparkar, Red Sindhi e Kankrej dell'India. Un'alta percentuale di letture (94,53%) è stata mappata sull'assemblaggio del genoma di riferimento del Bos taurus (ARS-UCD1.2). Seguendo criteri di filtraggio, sono stati identificati un totale di 84.027 SNP di alta qualità nel genoma di 6 razze bovine con il numero più alto di SNP osservati in Gir (34.743), seguito da Red Sindhi (13.092), Kankrej (12.812), Sahiwal (8956) , Tharparkar (7356) e Rathi (7068). La maggior parte di questi SNP erano distribuiti nelle regioni introniche (53,87%) seguite da regioni intergeniche (34,94%) mentre solo l'1,23% era localizzato nelle regioni esoniche. Insieme all'analisi della diversità nucleotidica (π = 0,373), D di Tajima (valore D compreso tra - 0,295 e 0,214), eterozigosità osservata (HO compreso tra 0,464 e 0,551), coefficiente di consanguineità (FIS compreso tra -0,253 e 0,0513) suggerito per il presenza di una sufficiente diversità di razza nelle 6 principali razze da latte dell'India. L'analisi della strutturazione, dei componenti principali e delle miscele su base filogenetica ha rivelato la distinzione genetica e la purezza di quasi tutte le 6 razze bovine. Nel complesso, la nostra strategia ha identificato con successo migliaia di SNP dell'intero genoma di alta qualità che arricchiranno ulteriormente la rappresentazione del Bos indicus, informazioni di base sulla diversità genetica e sulla struttura delle 6 principali razze bovine da latte indiane che dovrebbero avere implicazioni per una migliore gestione e conservazione dei preziosi bovini indicini. diversità.

Il subcontinente indiano ospita una grande varietà di razze bovine Bos indicus a livello mondiale1. Si ritiene che il bestiame zebù indiano (Bos Indicus) abbia avuto origine dall'uro selvatico Bos primigenius nomadicus2,3 e studi basati sull'analisi dei marcatori del DNA mitocondriale hanno indicato che Bos indicus si separò dal Bos taurus tra 110.000 e 850.000 anni fa4,5. In tutto il mondo, I1 e I2 sono i due principali aplogruppi del DNA mitocondriale (mtDNA) segnalati per Bos indicus. Si ritiene che l'aplogruppo I1, che è predominante, abbia avuto origine dall'India-Pakistan, mentre l'aplogruppo I2 ha un modello di diversità complesso che rende difficile risolverne l'origine6,7,8. Sebbene recenti scoperte abbiano identificato un nuovo sottoaplogruppo I1a, nell'aplogruppo I1 all'interno del lignaggio Bos indicus9. D'altra parte, la diversità del cromosoma Y riscontrata nei bovini Bos indicus è caratterizzata da un singolo aplogruppo Y3, in contrasto con due diversi aplogruppi Y1 e Y2 riscontrati nel Bos taurus. Inoltre, sono stati identificati due sottoaplogruppi distinti all'interno di ciascuno degli aplogruppi Y2 (Y2a e Y2b) e Y3 (Y3a e Y3b). È stato osservato che l'aplogruppo Y3 è inimitabile con il Bos indicus e i risultati hanno dimostrato che il sottoaplogruppo Y3a dominava i bovini della Cina meridionale, mentre il sottoaplotipo Y3b è stato trovato nelle razze Bos indicus di origine indiana10. Con una popolazione di 192,49 milioni di bovini, l'India rappresenta il 13,1% della popolazione bovina mondiale11. Inoltre, l’India detiene il primo posto nella produzione di latte nel mondo con una produzione totale di 198,4 milioni di tonnellate di latte nel periodo 2019-202012. Il bestiame zebù indiano è un membro importante della famiglia dei Bovidi ed è una delle principali risorse per il latte e il potere della siccità nel subcontinente indiano. Attualmente in India esistono 53 razze bovine indigene ben definite che possono essere differenziate come razze da latte, a duplice attitudine o da lavoro in base alla loro utilità. Le razze bovine da latte producono in media più di 1600 kg di latte per lattazione, le razze a duplice attitudine producono circa 150-500 kg per lattazione mentre le razze da tiro vengono utilizzate principalmente per lavori agricoli. Le principali razze da latte dell'India includono Gir (GIC), Rathi (RAC), Red Sindhi (RSC), Sahiwal (SAC) e Tharparkar (THC), le razze a duplice attitudine comprendono Badri, Belahi, Deoni, Gaolao, Hariana, Kankrej, Konkani, Ladakhi, Malnad Gidda, Mewati, Ongole mentre le restanti razze sono classificate come razze da tiro.

 76%) of Gir, Sahiwal, Hariana, Ongole, Kangyam, into their respective breeds./p> 12 h) at room temperature (approx. 21 °C) and heat deactivation of the enzyme at 65 °C for 10 min. In order to eliminate unincorporated adapters and small DNA fragments, ligation reactions were purified using with 0.8X volume of Agencourt AMPure XP SPRI magnetic beads (Beckman Coulter Life Sciences, Indianapolis, USA). A unique combination of the dual-indexed barcodes was attached to purified fragments with 14 cycles of PCR. Indexed PCR products were pooled in equal volumes and size selected using Agencourt AMPure XP SPRI magnetic beads. The amplification protocol involved initial denaturation at 95 °C for 3 min; 25 cycles of denaturation at 95 °C for 30 s, annealing at 55 °C for 30 s, and extension at 72 °C for 30 s; followed by a final extension at 72 °C for 5 min./p> 0.5) in a 5000-Kb sliding windows with 50 SNPs were pruned using PLINK v.1.957. The admixture analysis was performed using the pruned SNPs data by applying the ADMIXTOOLS of admixr-R package61. The admixture analysis was performed by assuming different numbers of sub-populations K = 6 in order to identify the optimal number of ancestral populations by detecting the lowest value of cross-validation error. Similarly, the Principal component analysis (PCA) was performed using pruned data by employing "adegent" software and the results were plotted using ggplot./p>